In this study, the design methodology of pattern classification is introduced for avoiding faults through partial discharge occurring in the power facilities and local sites. In order to classify some partial discharge types according to the characteristics of each feature, the model is constructed by using the Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) and Particle Swarm Optimization(PSO). In the input layer of the RBFNNs, the feature vector is searched and the dimension is reduced through Principal Component Analysis(PCA) and PSO. In the hidden layer, the fuzzy coefficients of the fuzzy clustering method(FCM) are tuned using PSO. Raw datasets for partial discharge are obtained through the Motor Insulation Monitoring System(MIMS) instrument using an Epoxy Mica Coupling(EMC) sensor. The preprocessed datasets for partial discharge are acquired through the Phase Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) preprocessing algorithm to obtain partial discharge types such as void, corona, surface, and slot discharges. Also, when the amplitude size is considered as two types of both the maximum value and the average value in the process for extracting the preprocessed datasets, two different kinds of feature datasets are produced. In this study, the classification ratio between the proposed RBFNNs model and other classifiers is shown by using the two different kinds of feature datasets, and also we demonstrate the proposed model shows superiority from the viewpoint of classification performance.
뇌전도 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스는 향후 손 또는 발과 같은 신체를 대체하거나 사용자의 편의성을 제고하는 등의 다양한 목적으로 여러 산업에서 사용이 될 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 경험 모드 분해와 고속푸리에 변환을 통해 동작 상상 뇌전도 신호를 분해하고 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 뇌전도 신호 분류 과정은 다음과 같이 3단계로 구성된다. 신호 분해에서는 경험모드분해를 이용하여 뇌전도 신호에 대한 내재모드함수를 생성한다. 특징 추출에서는 파워 스펙트럼 밀도를 이용하여 생성된 내재모드함수의 주파수 대역을 확인한 뒤, 뮤파 대역을 포함하고 있는 내재모드함수에 고속푸리에 변환을 적용하여 움직임 상상에 대한 특징을 추출한다. 특징 분류에서는 서포트 벡터 머신을 사용하여 동작 상상 뇌전도 신호에 대한 특징을 분류하고, 10-교차검증을 통해 분류기의 일반화 성능을 추정한다. 제안하는 방법은 다른 방법들과 비교하여 84.50%의 분류 정확도를 보여주었다.
블록정합 움직임추정 알고리즘은 매우 많은 양의 계산 능력을 요구하고 현재 많은고속 알고리즘이 제안되었다. 기존의 움직임 추정에 대한 블록정합 알고리즘은 탐색 블록 데이터의 비 지역화로 인한 VLSI 규모가 커지는 문제와 입력데이터를 매번 입력해야 하는재 사용문제에 대한 단점을 가지고 있었다. 본 논문은 입출력 핀 수의 증가를 최대한 억제하면서 입력데이터의 재사용을 통한 VLSI 규모를 최소화 할 수 있는 고속 시스토릭 어레이를 설계하였다. 제안된 시스토릭 어레이는 탐색 블럭의 입력데이터를 반복적으로 재 사용하여 메모리 접근시간을 최소화시키고 알고리즘의 병렬성을 증가시켜 전체 처리요소의 연결이 시간적 공간적으로 지역화 되어 문제크기의 증가에 대한 시간적인 영향을 받지 않는 문제 독립적인 형태가 된다. 설계된 시스토릭 어레이는 이동벡터의 계산 복잡도가 O(N6)에서 O(N3)로 크게 향상되었으며 입촐력 핀의 수는O(N)을 가진다.
모바일 애드혹 네트워크에서는 노드가 이동성을 가지고 한정된 용량의 전지를 사용하기 때문에, 다중 홉으로 통신하는데 있어서 종단 간 경로를 설정하는 것이 매우 중요하다. 그 중에서도 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector) 라우팅 프로토콜은 많이 사용되고 있는 프로토콜 중 하나이다. 하지만 경로를 탐색하는 과정에서 최단 홉의 수만을 고려하기 때문에, 노드의 이동성이나 전지의 소진 등으로 인해 중간 노드의 경로가 단절이 되는 문제점이 발생하게 된다. 경로의 단절이 발생하게 되면, 중간 노드들은 데이터 패킷을 폐기시키고 송신노드는 경로를 재설정해야 하기 때문에 대역폭의 낭비와 에너지 소비량이 증가되는 문제가 발생한다. 또한 이것은 네트워크의 생존시간을 단축하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위하여 기존의 AODV 라우팅 프로토콜을 기반으로 전지의 남은 에너지양을 비롯하여 신호 세기, SNR(Signal to Noise Ratio) 등의 MAC 레이어의 자원들을 이용하여 경로를 설정하는 라우팅 프로토콜을 제안한다.
본 논문은 계통 연계형 3-레벨 인버터 시스템을 위한 LCL-필터 설계 방법을 제안한다. 최근 풍력 및 태양광과 같은 신재생에너지 발전 시스템을 위한 3상 PWM 인버터의 수요가 증가하고 있다. 이러한 PWM 인버터는 스위칭 동작에 의해 발생하는 고조파 성분을 제거하기 위하여 LCL-필터를 거쳐 계통과 연결된다. 필터 설계에 관한 다양한 연구가 진행되었지만 최소의 사이즈로 목표하는 고조파 제거 성능을 얻기 위해서는 해당 PWM 인버터의 스위칭 방법을 고려한 필터 설계 방법이 요구된다. 본 논문은 공간 전압벡터 변조기법(SVPWM)에 최적화된 LCL-필터 설계방법을 제시한다. 시뮬레이션과 실험 결과를 통해 제안하는 방법으로 설계된 LCL-필터의 성능을 검증한다.
본 연구에서는 몽골 및 중앙아시아 5개국(카자흐스탄, 우즈베키스탄, 키르기스스탄, 타자가스탄, 투르크메니스탄)의 경제발전에 외국인직접투자(FDI)와 무역(TRADE) 등의 변수들이 어떠한 영향을 미쳤는지를 실증 분석을 통해 확인하고자 하였다. 1995년~2015년까지 자료를 기반으로 실증분석 한 결과 카자흐스탄과 투르크메니스탄을 제외한 나머지 국가들의 경제성장에 FDI가 영향을 미친 것으로 확인되었고, 무역의 경우 모든 국가들에게 통계적으로 유의 하지 못한 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과를 바탕으로 우리가 알 수 있는 것은 개발도상국가의 경제성장을 위해서는 무역도 중요하지만 본질적인 문제라 할 수 있는 경제의 취약성을 극복하기 위해서는 해외직접투자가 필수적임을 알 수 있다. 특히 내륙국 혹은 접경국가와의 교통 및 물류망에 대한 정부의 적극적 태도가 필요하며, 성숙되지 못한 시장경제로 인한 교역 및 투자의 제약성을 극복할 수 있는 기반을 조성하는 정책실행이 중요하다는 시사점을 제시할 수 있다.
영화 제작에 막대한 비용이 투입되지만 관객수요는 매우 불확실하기 때문에 개선된 수요예측은 수익 개선을 위한 의사결정의 중요 수단으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 영화의 개봉 후 수요를 예측함에 있어 기계학습 기법의 적용 타당성을 예측 성능의 관점에서 검증하였다. 분석결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 대안변수에 대한 통계적 검증 결과 기본 영화 특성(감독, 배우)과 함께 개봉 후 2주차까지의 스크린수, 상영횟수, 관객수, 주요 배우에 대한 관심도 등 시계열 자료가 수요예측에 유의미한 것을 확인하였다. 둘째, Random Forest Classifier와 SVM(Support Vector Machine) 등 분류 기반 기계학습 기법과 Random Forest Regressor와 k-NN Regressor와 같은 회귀모형 기반 기계학습 기법에 적용하여 예측 성능을 평가한 결과, Random Forest 기법이 우수한 결과를 보였다. 셋째, 누적관객수가 1분위보다 작은 영화에서 회귀모형 기반 기법은 낮은 예측 정확도를 보였으며, 분류기반 기법은 반대로 가장 우수한 결과를 얻었다. 즉, 영화 수요의 분포 특성에 따라서 차별화된 기계학습 기법을 적용하는 것이 필요하다.
이 논문은 SDR 시스템용으로 개발된 기저대역 프로세서인 SODA-II를 활용하는데 필요한 프로그래밍 모델에 대한 것이다. SODA-II는 4개의 프로세서로 구성되는 멀티코어 시스템으로 한 코어에는 SIMD 데이터패스와 직렬 데이터패스가 모두 구현되어 있어 벡터 연산과 직렬 연산이 혼재하는 기저대역 신호처리 동작에 적합하다. SODA-II에 대한 프로그래밍 모델은 C 언어 라이브러리 형태를 가진다. 라이브러리 함수가 SODA-II의 SIMD 데이터패스를 구동시키는데 필요한 세부적인 제어동작을 모두 처리하므로 사용자는 SIMD 데이터패스 구조에 대한 자세한 이해 없이 기저대역 신호처리 알고리즘을 구현할 수 있다. 이 논문에서는 기저대역 신호처리의 핵심 연산들이 SODA-II에서 어떤 형태로 구현되는지 설명하고 응용의 예로 W-CDMA 다중 경로 탐색기와 OFDM 복호기 동작을 SODA-II에서 구현한 결과를 살펴본다.
전력선 통신의 매체인 전력선은 60Hz 전력 공급을 위해 설계되었기 때문에 고속 전력선 통신을 위한 1MHz∼30MHz 대역에서는 전력선은 전기적으로 많은 다른 특징을 갖는다. 따라서 고속 전력선 통신을 위해서는 전력선의 고주파 특성-감쇄 지연, 임피던스-등이 자세하게 분석되고 연구되어야 한다. 본 논문에서는 고속 전력선 통신용 1MHz∼30MHz 주파수 대역 옥내저압 전력선 (220V) 임피던스를 측정하였다. 벡터 회로망 분석기와 저압 전력선 결합 장치(coupling unit)를 이용하여 임피던스를 측정하였다. 결합 장치를 T형 등가회로로 바꾸어, 전체 회로에서 얻은 산란계수를 이용하여 저압 전력선 임피던스를 구했다. 제안된 방법으로 표준 한국형 저층 연립 아파트에 대한 임피던스를 측정하고, 그 특성을 분석하였다. 또한 임피던스 정합을 위하여 평균 임피던스를 구하였고, 측정결과 평균 임피던스는 약 100Ω이었다.
본 논문에서는 Device-to-Device (D2D) 통신 시스템이 셀룰러 단말기들과 하향 링크의 주파수 자원을 공유할 때 D2D 통신으로 인한 간섭을 완화하기 위한 빔 형성 및 스케줄링 기법을 제안한다. 유니터리 행렬을 이용한 빔 형성 기법과 양자화된 채널 상태 정보의 되먹임 방식을 사용하는 셀룰러 기지국이 D2D 수신 단말기에 미치는 간섭이 최소화되도록 전송 가중치 행렬과 셀룰러 단말기를 선택한다. 기지국으로부터 D2D 수신 단말기에 미치는 간섭을 줄여 D2D 송신 단말기의 전송 전력을 줄임으로써 D2D 통신이 셀룰러 단말기에 미치는 간섭을 최소화한다. 이때 가중치 행렬의 선택을 제한함으로써 발생하는 셀룰러 단말기들의 총 전송률의 저하를 개선하기 위하여 각 코드 벡터가 1개 이상의 유니터리 행렬에 포함되도록 코드북을 구성한다. 모의실험을 통해 제안하는 방식이 D2D 통신으로 인한 간섭을 완화시킬 뿐만 아니라 개선된 코드북을 사용함으로써 셀룰러 단말기의 총 전송률도 향상시킬 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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